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公开(公告)号：CN113221007B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202110563070.8
申请日：2021-05-21
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/958 , G06Q50/20 , G09B7/04
Abstract: 本申请公开了一种答题行为推荐方法。其中，该方法包括：获取目标对象在不同时刻作答与目标知识点相关联的习题的对应的得分；将得分输入至认知跟踪模型中，得到目标对象在不同时刻对目标知识点的目标认知状态值；将当前决策时间对应的目标认知状态值输入至目标知识点对应的目标模型中，得到推荐目标对象继续作答目标试题的次数，其中，当前决策时间为答题的开始时刻，目标模型包括：答题行为强化学习EBQ模型，本申请解决了由于相关技术中尚未有研究追踪学生的动态认知状态，并基于动态的认知状态，针对学生用户是否需要进行相关试题练习，并进行多少道相关习题练习的答题行为进行推荐的技术问题。
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公开(公告)号：CN119540971A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411609249.2
申请日：2024-11-12
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06V30/30 , G06V30/262 , G06V30/148 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种金融表单的识别方法、系统、设备和介质。方法包括：获取待识别的金融表单；根据基于分割的文本检测算法，从所述金融表单中提取不同尺度的特征图并进行融合处理，从融合后的特征图中识别并提取出所述金融表单中的文本区域；提取所述文本区域中的文本序列特征，并基于注意力机制将提取的文本序列特征进行转录处理，提取所述文本区域中的文本序列；将所述文本序列进行编码和语义增强，得到综合向量序列，并对所述综合向量序列进行解码，识别出所述金融表单中的命名实体。本发明实现了对金融表单信息的自动化、精细化提取和结构化处理。
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公开(公告)号：CN113554910B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202110780293.X
申请日：2021-07-09
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G09B7/02 , G06F18/214 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种学习对象的认知分析方法、装置及其电子设备。其中，该认知分析方法包括：获取历史过程中所有学习对象作答习题的得分集合和每个习题所考察的知识点集合，其中，每个习题对应有多个知识点，然后基于得分集合和知识点集合，分析学习对象对每个知识点的认知概率参数集合以及每个知识点对关联题目的影响因子集合，之后采用认知概率参数集合以及每个知识点对关联题目的影响因子集合，构建认知模型，最后采用认知模型，分析目标学习对象作答新习题的答对概率。本发明解决了相关技术中无法处理一道习题中同时考察多个知识点，影响对学习对象的认知评估的准确性的技术问题。
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公开(公告)号：CN118365434A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410458404.9
申请日：2024-04-17
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06Q40/00 , G06F18/23213 , G06F18/214 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供一种风险场景的预测方法、模型训练方法、系统、设备和介质。方法包括：获取金融指标集和对应的风险场景集；将金融指标集输入教师模型，获得各类风险场景的教师预测概率集；对教师预测概率集聚类，获得各类风险场景的质心，基于金融指标集和各质心的距离，得到第一预测风险场景集；将金融指标集输入学生模型，生成学生预测概率集，获得第二预测风险场景集；依据学生预测概率集的分布熵、第二预测风险场景集和第一预测风险场景集、第一预测风险场景集和风险场景集、教师预测概率集和学生预测概率集的差异度，计算总差异度；更新模型参数，将训练好的学生模型作为风险场景预测模型。能根据金融指标快速准确预测出潜在的风险场景。
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公开(公告)号：CN113554910A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110780293.X
申请日：2021-07-09
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种学习对象的认知分析方法、装置及其电子设备。其中，该认知分析方法包括：获取历史过程中所有学习对象作答习题的得分集合和每个习题所考察的知识点集合，其中，每个习题对应有多个知识点，然后基于得分集合和知识点集合，分析学习对象对每个知识点的认知概率参数集合以及每个知识点对关联题目的影响因子集合，之后采用认知概率参数集合以及每个知识点对关联题目的影响因子集合，构建认知模型，最后采用认知模型，分析目标学习对象作答新习题的答对概率。本发明解决了相关技术中无法处理一道习题中同时考察多个知识点，影响对学习对象的认知评估的准确性的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119785412A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202311302521.8
申请日：2023-10-08
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/09
Abstract: 本申请涉及人体姿态估计技术领域，具体涉及一种矿井下人体姿态估计模型训练方法及装置，本申请中获取训练样本数据集；将经过预处理后的人体姿态深度图和标准姿态图输入初始特征提取网络，分别输出关节关键图和标准关键图；利用所述关节关键图和所述标准动作关键图生成经训练的目标特征提取网络；计算关节关键图与标准关键图的相似关系分数，得到经训练的目标动作分类网络，所述目标特征提取网络和所述目标动作分类网络构成所述人体姿态估计模型。本申请提高了近距离人员的检测精度,能有效区分出动作类似的不同姿态，有助于规范井下人员的行为、预防安全事故的发生，保障了矿井下设备的正常运行。
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公开(公告)号：CN118296140A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410454499.7
申请日：2024-04-16
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06F16/34 , G06F40/295 , G06F16/35 , G06F40/30 , G06F40/216 , G06N3/094 , G06N3/096 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06Q40/06
Abstract: 本发明提供一种金融数据分析方法及系统，该方法包括如下步骤：获取待分析的文本数据；对所述文本数据中的金融名词进行识别，并对识别到的金融名词进行分类，以获得所述文本数据的类别；对所述文本数据进行情感分析，以获得所述文本数据的情感；对所述文本数据进行摘要提取，以获得所述文本数据的摘要。通过结合金融命名实体识别技术和文本摘要提取技术可快速从海量的金融文本数据中提取出有效信息，而文本情感分析技术则可以帮助进行舆情判断，从而大大提高金融数据处理效率，指导金融领域投资投研等活动。
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公开(公告)号：CN113221007A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110563070.8
申请日：2021-05-21
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/958 , G06Q50/20 , G09B7/04
Abstract: 本申请公开了一种答题行为推荐方法。其中，该方法包括：获取目标对象在不同时刻作答与目标知识点相关联的习题的对应的得分；将得分输入至认知跟踪模型中，得到目标对象在不同时刻对目标知识点的目标认知状态值；将当前决策时间对应的目标认知状态值输入至目标知识点对应的目标模型中，得到推荐目标对象继续作答目标试题的次数，其中，当前决策时间为答题的开始时刻，目标模型包括：答题行为强化学习EBQ模型，本申请解决了由于相关技术中尚未有研究追踪学生的动态认知状态，并基于动态的认知状态，针对学生用户是否需要进行相关试题练习，并进行多少道相关习题练习的答题行为进行推荐的技术问题。
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公开(公告)号：CN119322945A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411635346.9
申请日：2024-11-15
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06F18/214 , G06N3/096 , G06N5/04 , G06F21/62
Abstract: 本发明涉及一种用于隐私数据的大模型训练样本构建和学生模型训练方法和系统。构建方法包括：客户端获取原始样本；客户端基于划分规则，将原始样本划分为第一子原始样本和第二子原始样本，发送至第一服务器和第二服务器；第一服务器和第二服务器基于保存的第一子教师模型和第二子教师模型，分别对第一子原始样本和第二子原始样本进行预测，对应生成并发送第一预测结果和第二预测结果至第三服务器；第三服务器基于秘密共享协议，对第一预测结果和第二预测结果进行合并，生成并发送完整预测结果至客户端；客户端根据完整预测结果得到原始样本的伪标签，将伪标签和原始样本构成含标签的训练样本。本发明降低了数据泄露的风险，提升了数据的隐私性。
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公开(公告)号：CN117671084A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311706422.6
申请日：2023-12-13
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于扩散模型的语义图片编辑方法，所属技术领域为计算机视觉和人工智能，包括：构建文本编码器和图像编码器，通过文本编码器将标签嵌入向量空间，并通过图像编码器和标签进行计算，生成图片掩码；构建去噪扩散概率模型，基于去噪扩散概率模型对输入图像进行编码，获得输入图像对应的潜在特征；基于图片掩码和输入图像对应的潜在特征对去噪扩散概率模型执行解码，获得推断的掩码；基于推断的掩码将输入图像的背景替换为编码过程中的像素值并映射回原始像素，获得新的图片。本申请提出了一种基于扩散模型的语义引导图片编辑方法。该方法可以根据文本查询自动找到输入图像的哪些区域应该被编辑。
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